在Apache Beam中，可以使用withNumWorkers和withMaxNumWorkers方法来设置并行度。

下面是一个示例代码，展示了如何在Apache Beam中设置并行度：

import apache_beam as beam

# 设置并行度为3个工作节点
pipeline_options = beam.options.pipeline_options.PipelineOptions()
pipeline_options.view_as(beam.options.pipeline_options.StandardOptions).runner = 'DirectRunner'
pipeline_options.view_as(beam.options.pipeline_options.StandardOptions).num_workers = 3

# 创建一个Pipeline对象
p = beam.Pipeline(options=pipeline_options)

# 读取输入数据
input_data = p | 'ReadInput' >> beam.io.ReadFromText('input.txt')

# 对输入数据进行处理
processed_data = input_data | 'ProcessData' >> beam.Map(lambda x: x.upper())

# 将处理结果写入输出文件
processed_data | 'WriteOutput' >> beam.io.WriteToText('output.txt')

# 运行Pipeline
result = p.run()
result.wait_until_finish()

在上面的示例中，pipeline_options.view_as(beam.options.pipeline_options.StandardOptions).num_workers设置并行度为3个工作节点。您可以根据实际情况调整此参数的值以及其他相关参数，以满足您的需求。

请注意，上述示例使用了DirectRunner来运行Pipeline，这是一种本地运行模式。在实际的生产环境中，您可能需要使用其他的Runner（例如DataflowRunner）来在分布式环境中运行Apache Beam Pipeline。